机理模型是基于对物理系统内部机制和原理的理解,通过数学建模方法建立的模型。这种模型能够反映物理系统的本质规律和因果关系,通常用于预测和控制系统行为。机理模型的优点是可以提供深入的系统理解,但是需要足够的知识和数据支持。 数据驱动模型则是基于数据分析和机器学习技术建立的模型。这种模型利用大量数据来训练和优化,...
例如,旋转设备的轴承失效可能是由于磨损、过载、润滑不良等多种原因造成的,我们可以通过建立轴承失效的机理模型,找出故障的具体原因。 二、数据驱动分析 数据驱动分析是一种基于数据挖掘和机器学习的故障诊断方法,通过对旋转设备运行数据的分析,找出与故障相关的特征...
与机理模型相比,数据驱动模型更加灵活和适用。数据驱动模型是通过对历史数据的统计分析和模式识别,建立预测模型。它不依赖于对水文过程的具体机理的了解,只需要有足够的历史数据。数据驱动模型可以通过分析历史数据的变化规律,预测未来的水文过程。然而,数据驱动模型的预测结果可能缺乏物理解释,对新情况的适应性较差。 实际...
通常来说,混合建模主要包括串联和并联两种方法(图1):(1)串联:数据驱动模块的输出作为输入传到机理模块中,当机理模型不能准确地描述某一动态时该方法非常有效,但需要的数据往往难以获得;(2)并联:数据驱动和机理模型同时模拟,两者输出加权获得最终模拟结果,该方法仅适用于简单系统。 图1混合建模模式。a) 串联,b)并联...
项目团队依托河钢邯钢公司邯宝2250mm热连轧生产线,基于现有自动化与信息化系统,深度融合数据驱动模型与机理模型,首次开发了热连轧过程动态数字孪生模型并建立了CPS控制系统平台,提高了轧制工艺对复杂多变工况的原位分析能力,改善了热连轧过程三...
本研究将机理模型整合到大型无脊椎动物群落的因果模型中,显示了气候变化和其他人类活动一起影响水生系统的路径。但节点间的关系利用非参数模型拟合存在局限性,未来可以使用更合适的机理模型预测非生物和生物的响应关系。 原文地址: 城市水系统领域 最新研究动态 ...
基于时间序列数据驱动的压射系统机理模型由数据预处理部分和LSTM神经网络模型两部分组成,其中LSTM神经网络模型又包括序列输入层、LSTM层、Relu层、全连接层和回归层,其结构见图3。在压铸机压射过程中,通过位移传感器采集到活塞杆的位移-时间信息,进一步处理成速度-时间信息。压射速度曲线是随时间变化的曲线,具有较强的...
智慧水务预测:机理与数据驱动的混合模型系统 35 2024-05 3 "节能机器人"的工作机制解析 22 2024-05 4 构建公共建筑虚拟电厂的负荷需求响应系统 48 2024-05 5 基于图网络的建筑室内温度监测与数据诊断技术 47 2024-05 6 数字化低碳解决方案:面向建筑的全景应用 ...
基于数据驱动和机理模型融合的车载飞轮动态建模方法.pdf,本发明公开了一种基于数据驱动和机理模型融合的车载飞轮动态建模方法,方法包括在线模型中,通过磁悬浮飞轮转子系统运动方程,计算磁悬浮飞轮转子系统输入和输出之间的传递函数矩阵,根据传递函数矩阵计算频响传递函
基于数据驱动和机理模型融合的车载飞轮动态建模方法 热变形机理与数据驱动融合的电主轴热误差建模方法研究 基于XGBoost的个人信用评分模型及可解释性研究 个人信用评估指标及模型研究--基于XGBoost-BOA集成分类模型 机器学习数据驱动与机理模型融合及可解释性问题 格式...